9 意図に絞ったら 38MB で足りた — 30M のモデルをゼロから学習した実測By limiting intent classification to just 9 categories, the author trained a…

Zenn LLMコミュニティCommunityzenn.dev公開Published2026/07/13 20:36 JST2mo ago重要度 MediumImportance Medium priority

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意図分類を9種類に限定することで、30Mパラメータ・38MBという極小モデルをゼロから学習し実用精度を達成した実験報告。
タスクを絞ることでローカルLLMの軽量化が現実的に可能であることを示している。

By limiting intent classification to just 9 categories, the author trained a 30M-parameter (38 MB) model from scratch and achieved practical accuracy.
This demonstrates that scoping tasks aggressively makes ultra-lightweight local LLMs viable.

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記事情報・収集記録Article details & collection record

出典Source: Zenn LLMコミュニティCommunity
公開日時 (JST)Published (JST): 2026/07/13 20:36
収集日時 (JST)Collected (JST): 2026/07/14 11:26
配信形式Format: ブログBlog
原文言語Source language: JA
重要度の位置づけImportance in this lane: MediumMedium priority(Local LLM / Open Models 238件中、同等以上 191件)(191 of 238 Local LLM / Open Models entries are equal or higher)
出典の平均重要度（掲載直近 30 件・最大 30 件）Source average (last 30 listed, up to 30): 2.1 / 31=情報 · 2=中 · 3=高1=Info · 2=Medium · 3=High
情報の寿命Half-life: 中期 (チュートリアル)Medium-term (tutorial)

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